摘要
本发明涉及一种基于振动频谱迁移的覆冰厚度计算技术领域,尤其涉及一种基于振动频谱迁移的覆冰厚度计算方法及系统。数据采集与预处理;对数据进行振动频谱特征提取;跨域特征迁移学习;在特征迁移的基础上,建立覆冰厚度非线性回归模型。边缘计算优化后模型体积仅23MB(ONNX格式),在树莓派4B设备上实现28ms级实时响应,功耗<5W。系统成本控制在5000元/套以内,相比光纤传感器方案降低成本92%。特有的分级模型库设计(适配110kV‑500kV线路)显著提升推广适用性。
技术关键词
厚度计算方法
特征迁移学习
频谱特征提取
非线性回归模型
计算机可执行指令
覆冰
冗余特征
频谱分析技术
数据
光纤传感器
处理器
注意力机制
基础
模型库
模块
可读存储介质
存储器
线路
系统为您推荐了相关专利信息
控制优化方法
混合深度学习模型
实时监测系统
计算机可执行指令
能源
回归预测模型
高测量方法
计算机可执行指令
图像
覆层
无人机反制方法
无人机飞行状态
轨迹
数据
信号发射器
结构重构方法
表格
多尺度特征
计算机可执行指令
模型库